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von Striped Giraffe Team
2. Februar 2022
Lesezeit: 8 Minuten
Datenmanagement

Digitale Kundenansprache mit der Customer Data Platform (CDP)

Kundenzentrierung ist das A und O, wenn es darum geht, digitale Geschäftsmodelle zu etablieren. Dies setzt ein möglichst fundiertes Wissen darüber voraus, wo sich Kunden momentan in ihrer individuellen Customer Journey befinden. Der Technologie für Datenmanagement kommt dabei eine zentrale Rolle zu. Um die Daten zu erheben und auszuwerten, kommen zunehmend Kundendatenplattformen – die sogenannten Customer Data Platforms (CDP) – zum Einsatz.

 

Erfahren Sie im Folgenden mehr darüber, was eine solche Software darstellt, welche Funktionen sowie Vorteile sie mit sich bringt – und wie Sie Ihr Unternehmen damit technologisch auf die Potenziale digitaler Kundendaten einstellen.

Ihr Einstieg ins Thema: Was ist eine Customer Data Platform (CDP)?

Die Customer Data Platform ist eine Software-Lösung, die Kundendaten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführt und vereinheitlicht. Das Ziel dabei ist, die Daten aus allen Quellen jeweils individuellen Kundenprofilen zuzuordnen. Diese ermöglichen eine personalisierte Herangehensweise für Marketing, Vertrieb und Kundenservice.

In den Kundenprofilen lässt sich dann beispielsweise nachvollziehen, ob ein Kunde beziehungsweise eine Kundin gerade die Webseite aufgesucht, dort bestimmte Inhalte konsumiert und anschließend mit dem Social-Media-Profil des Unternehmens interagiert hat, sich für einen Newsletter anmeldet, und so weiter.

Technisch gesehen muss die Customer Data Platform vor allem in der Lage sein, die entsprechenden Schnittstellen zu allen datengenerierenden Touchpoints herzustellen. Da dies in der Regel höchst unterschiedliche Plattformen und Systeme sind, ist deren Integration eine nicht zu unterschätzende Herausforderung. Doch erst die Integration der Kundendaten macht eine kundenzentrierte Herangehensweise möglich. Aus der Perspektive eines Kunden ist es schließlich unerheblich, an welchem Touchpoint er eine Anfrage oder Aktion getätigt hat – das Unternehmen ist hier in der Bringschuld, auf jene rasch und effektiv zu reagieren.

Kundendatenplattformen sammeln Daten, genau wie Data Warehouses. Früher kamen für das Datenmanagement noch sogenannte Data Lakes zum Einsatz. In diesen wurden alle Daten abgelegt. Die Analyseapplikationen mussten sich dann die richtigen Datenpakete aus diesem großen See gewissermaßen „herausfischen“. Das Data Warehouse ist demgegenüber ein effizienterer Ansatz. Hier sind die Rohdaten auf die spätere Anwendung hin vorstrukturiert. Die Analyse-Applikationen können sich analog zu einem Warenhaus an den auf sie zugeschnittenen Paketen bedienen.

Nichtsdestotrotz geht eine Customer Data Platform noch einen Schritt weiter. Sie bereitet die Rohdaten für die weitere Verarbeitung benutzerfreundlich auf. Im Gegensatz zum Data Warehouse können CDPs die gesammelten Daten spezifischen Kunden zuordnen. Zudem operieren sie in Echtzeit und sind speziell auf die Interaktion mit Kunden ausgelegt.

Für die Weiterverarbeitung von Daten im Kontext von Business Intelligente (BI) und Predictive Analytics stellt die Customer Data Platform damit die Voraussetzungen her. Denn erst die Zusammenführung aller relevanten Datenquellen und deren Zuordnung zu den individuellen Kundenprofilen ermöglicht eine aussagekräftige Analyse durch statistische Methoden.

Wie eine solche Kundendatenplattform aufgebaut sein kann, sehen Sie in der folgenden Grafik:

Customer Data Platform,CDP

Funktionen und Vorteile einer CDP: Mehr als nur eine Kundendatenbank

Der Ansatz, Kundendaten zu sammeln beziehungsweise in einer Kundendatenbank in der Cloud zentral zu speichern, ist keineswegs neu. Zeitgemäße Kundendatenplattformen bringen demgegenüber eine Vielzahl an Funktionen mit, die den aktuellen Stand der technologischen Entwicklung widerspiegeln.

Konkret lassen sich mit einer Customer Data Platform die folgenden Aufgaben durchführen:

  • Konsolidierung unterschiedlicher Datenquellen – Zunächst handelt es sich um eine Integrationssoftware für alle Datenquellen, die mit Kunden zu tun haben. Das sind beispielsweise Web Analytics, E-Commerce-Systeme, POS-Aufzeichnungen, Contact Center für den Kundenservice, Social-Media-Plattformen, und so weiter.
  • Erstellung datenbasierter Kundenprofile – Alle eingehenden Daten werden in der Customer Data Platform einem individuellen Kundenprofil zugeordnet. Es ist auf einen Blick ersichtlich, welche Aktion der Kunde zu welchem Zeitpunkt getätigt hat. Hierauf lässt sich sowohl mit manuellen als auch automatisierten Antworten reagieren, um eine personalisierte Customer Experience zu bieten.
  • DSGVO-konformes Datenmanagement – Das Datenmanagement in einer Kundendatenplattform erfüllt darüber hinaus die Anforderungen an die gesetzlichen Rahmenbedingungen für den Datenschutz und die Datensicherheit. Die Softwaresysteme insbesondere europäischer Anbieter wie SAP halten hierfür die entsprechenden Funktionen bereit.
  • Reportings und Datenauswertung – Aus dem Querschnitt aller vorhandenen Kundenprofile lassen sich relevante Rückschlüsse für den Geschäftserfolg ziehen. Zum Beispiel wird hierbei ersichtlich, wie sich der aktuelle Customer Lifetime Value (CLV) errechnet – und an welchen Stellen eine Optimierung der Customer Journey erforderlich ist, um diesen zu verbessern.
  • Prozess- bzw. Marketing-Automatisierung – Schließlich bietet die Customer Data Platform durch ihre Kundendatenbank ein Tool, um Prozesse zu automatisieren. Im Kontext der Marketing-Automatisierung lassen sich so zum Beispiel personalisierte Journeys anhand bestimmter Trigger-Aktionen vorausplanen. Das System feuert diese dann selbstständig ab, ohne dass manuelles Zutun erforderlich ist.
  • Predictive Analytics mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) – Schließlich ist die Customer Data Platform der Ausgangspunkt, um KI-Modelle für tiefergehende Datenanalysen zu nutzen. Im Rahmen von Predictive Analytics lässt sich das Kundenverhalten so sogar statistisch vorhersehen. Damit lassen sich zukünftige Geschäftsentscheidungen auf Wahrscheinlichkeitsberechnungen gründen – Risiken werden minimiert, Erfolge gesteigert. Eine KI-Lösung hilft zudem dabei, das Modell und seine Vorhersagen laufend zu verfeinern und zu verbessern.

Die Mächtigkeit einer solchen Lösung wird anhand dieser und weiterer Funktionen deutlich. Allerdings sei hier auch der Hinweis angebracht, dass sich der Einsatz einer Customer Data Platform nur mit einer entsprechend breiten Datenbasis wirklich lohnt. Dies bedeutet, dass sie vor allem für Unternehmen mit einem sehr großen Kundenstamm relevant ist.

Use Cases: Eine Kundendatenplattform für Marketing, Vertrieb und Service

Der wichtigste Use Case einer Customer Data Platform besteht darin, die komplexe digitale Customer Journey über viele Touchpoints und Systeme hinweg in einem zentralen Knotenpunkt abzubilden. Die Kundenprofile und Dashboards ermöglichen es allen Mitarbeitern im Kundenkontakt, die richtige Ansprache zum richtigen Zeitpunkt zu wählen.

Dieses Vorgehen ist wesentlich, um im digitalen Zeitalter Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten. Denn Kunden sind heutzutage personalisierte Erfahrungen mehr gewohnt als denn je. Dies schlägt sich beispielsweise in einem individuellen Social Media Newsfeed oder personalisierten Vorschlägen im E-Commerce nieder. Die Neigung, bei einer verfehlten Ansprache den Anbieter zu wechseln, steigt kontinuierlich bei den Konsumenten.

Dies bringt es mit sich, dass Marketing, Vertrieb und Kundenservice zusammenwachsen müssen. Das gemeinsame Ziel der Kundenzentrierung bringt deren Aufgaben zusammen. Eine Customer Data Platform bildet die Voraussetzung dafür, dass sich die genannten Bereiche gegenseitig ergänzen. So kann Marketing mithilfe eines Lead Scoring dem Vertrieb signalisieren, welche Interessentenprofile „reif“ für einen Abschluss sind. Ebenso kann der Vertrieb Serviceanfragen im Vorfeld an den Service übergeben, dieser wiederum Cross- und Up-Selling-Optionen bei Bestandskunden an den Vertrieb. Eine 360°-Kundenzentrierung wird durch die Customer Data Platform somit auch organisatorisch realisierbar.

Ein weiterer Vorteil ist die Personalisierung der Kundenansprache. Mithilfe bereits erhobener Daten können Sie Angebote und Marketingaktionen individuell zuschneiden. Insbesondere im Bereich E-Commerce ergeben sich hier interessante Möglichkeiten, um die User Experience zu verbessern und den Absatz zu erhöhen. Der technische Ausgangspunkt hierfür sind die individuellen Kundenprofile, die in der Customer Data Platform hinterlegt sind. Plattformen, die sowohl auf KI als auch auf ML basieren, können Marketingexperten bei der kontinuierlichen Analyse von Kundendaten unterstützen. Das ermöglicht eine optimale Interaktion mit den Kunden. Auf Kundenseite legen moderne Customer Data Platforms viel Wert auf einen DSGVO-konformen Umsatz mit Kundendaten und bieten ihnen umfangreiche Kontrolle über ihre Informationen.

Die passende Customer Data Platform: Anbieter richtig wählen

Am Markt findet sich eine Vielzahl von Softwaresystemen für Kundendatenplattformen. Das Marktforschungsinstitut Gartner berichtet regelmäßig über Customer Data Platforms und ihren Entwicklungsstand. Große Namen wie Adobe, SAP und Salesforce sind dabei, ebenso wie kleinere und eher spezialisierte Anbieter.

Für Anwenderunternehmen ist die Auswahl des richtigen Anbieters einer Customer Data Platform eine nicht zu unterschätzende Herausforderung. Denn es gibt eine ganze Reihe von Kriterien, die dabei zu beachten sind. Dazu gehören:

  • Schnittstellen und Integrationsfähigkeit
  • Datensicherheit und DSGVO-Konformität
  • Support und Weiterentwicklung durch den Anbieter
  • Technologische Basis, u.a. Programmiersprachen und Datenbanken
  • Entwickler-Community und Partner-Ökosystem
  • Lizenzgebühren und sonstige Kosten

Dem Anforderungsmanagement kommt im Rahmen der Implementierung einer Customer Data Platform eine wesentliche Rolle zu. Nur wenn die genauen Anforderungen und die Datenstrategie klar definiert sind, lässt sich die optimale Auswahl treffen.

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